编者按
人工智能是习近平总书记要求上海率先突破的先导产业，也是上海发展新质生产力的主攻方向。7月10日，市政协召开专题协商会，围绕“加快打造更具国际影响力的人工智能‘上海高地’”开展协商。近年来，上海以服务国家战略为牵引，以打造世界级人工智能高端产业集群为目标，着力在产业壮大、载体建设、政策协同、技术创新、生态培育等方面系统推进，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列，产生示范效应。会上，黄海清、欧阳万里、潘煜、王奕、李强、丁晓东等委员围绕发展高端数据标注产业、建立高水平人才清单、构建人工智能数据要素新基建等方面协商建言。今日刊发委员建言辑选。
推动形成人工智能核心竞争力

潘煜（市政协委员，东华大学旭日工商管理学院院长）
当前，人工智能的全球竞争，已经不只是拼技术、拼模型，更多是在比谁能把算力、算法和产业场景真正结合起来。只有把人工智能深入应用于金融、医疗、制造等产业，解决企业实际痛点，推动从能力创新走向产业落地和价值创造，才能形成上海自己的核心竞争力，赢得新一轮全球竞争的主动权和话语权。为此，我提出四项建议：
第一，打造“垂类应用集群+跨界合作”机制，激发真实需求、打通落地路径。建议由政府牵头搭建“AI应用场景对接平台”，聚焦医疗、金融、制造等重点领域，推动AI企业与龙头企业、高校、科研院所共建“产业任务——模型训练——部署推广”的一体化协作机制。可设立“垂类模型专项孵化基金”，形成一批具有行业穿透力与复制能力的示范应用项目。同时，探索机制创新，鼓励企业开放非核心业务场景，建立小规模“试错窗口期”，降低初期部署门槛。支持中小企业围绕真实痛点研发“轻量模型”与“插件模型”，降低AI嵌入门槛，实现“从边缘试用到系统集成”的演进。配套出台专项政策支持传统企业“系统改造+技能转型”，帮助其腾挪组织结构空间，为AI落地扫清适配障碍。最终形成“需求牵引—技术响应—落地反馈”的闭环机制，实现AI从通用能力向产业工具的转化。
第二，建立交叉人才“联合培养+专项引进”体系，重塑产教融合机制。要推动人工智能在垂直行业实现深度应用，关键在于构建一支既懂技术、又懂场景的交叉型人才队伍。这不仅是引进几个顶尖科学家的问题，更在于系统性地培养一大批可落地、能转化的高水平复合型人才。一方面，应推动“AI+X”专项硕博项目，促进文、理、工、经管等多学科深度融合，围绕真实行业需求组建跨学科团队。另一方面，建立“AI懂行、懂行学AI”的双向赋能机制，开展短训营、行业培训等社会化培养，强化产业适配能力。特别强调，高校教师应聚焦原始创新，企业承担转化主力。可通过“共研平台”“试验场”等机制推进科研与产业高效衔接，重构高校与企业的分工协同关系。
第三，建立跨域协同机制，系统突破高质量数据瓶颈。建议构建“跨区域协作+低成本落地”的数据标注生态体系，以上海为模型研发核心，联动人力资源优势明显的西部地区省市共建“数据标注与清洗基地”，形成“核心在沪、协同在外”的空间布局，推动“高地+低地”互补发展，有效提升数据体系的规模化、系统化与可持续性。在制度层面，应聚焦医疗、金融、制造等核心行业，探索建立行业级数据确权与授权机制，制定统一的采集、脱敏、授权标准，为数据流通与AI模型训练提供清晰的法律边界和制度保障。鼓励龙头企业和科研机构共建“行业数据共研平台”，通过政策激励引导其在有条件场景下开放部分非敏感数据接口，形成“应用即采集、采集即训练”的数据闭环生态，提升行业数据资源的可用性与模型训练效率。
第四，主动谋划“组团出海”，走出全球发展路径。建议主动谋划产业集群出海路径，以中国丰富的垂类AI应用经验为基础，在全球推广可复制的技术标准与行业方案。通过构建产业联盟，支持AI企业“组团出海”，在医疗、金融、制造等关键场景输出“中国方案”。上海应在政策、平台、资源等方面提供全过程支持，同时在监管上坚持“包容审慎”，允许“有限试错”“灰区探索”，优化政策兑现机制，从“事后补贴”转向“过程激励”，增强企业的行为预期和信心，形成具有全球影响力的AI产业走出去机制。